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基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法技术

技术编号:13917616 阅读:74 留言:0更新日期:2016-10-27 15:57
本发明专利技术涉及一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,包括以下步骤:1)记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据;2)对所记录的数据进行滤波处理,并将处理后的数据转换为扭矩‑转角关系图;3)对转换后的不同筒体类型的扭矩‑转角关系图进行数据归一化处理;4)求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数;5)分析筒体拧紧过程中密封圈压缩过程的零点特征,建立零点的判别函数,并根据扭矩‑转角关系以及所计算的扭矩与转角关系的一阶和二阶导数值进行机器训练和学习,确定出零点的判别函数;6)在确定零点判别函数的基础上,根据扭矩值和转角值以及相关参数,建立密封圈压缩量的检测模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于密封圈压缩量检测
,涉及一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法
技术介绍
在筒体的拧紧生产过程中,拧紧技术是保证其拧紧质量的一项关键技术。而在筒体的拧紧过程中,密封圈是保证密封性的关键辅助原件,起着举足轻重的作用。然而密封圈作为一种超弹性材料,其密封性能严格受到其有效密封区间的约束,在拧紧过程中,如果密封圈的变形量超出其塑性形变范围,会直接导致密封圈结构受到破坏,从而导致泄漏,密封失败;如果密封圈的变形量达不到形变要求,又会导致配件表面与密封圈接触不充分,从而达不到密封要求,造成密封失效和部件接合面松动的问题。因此,在筒体的拧紧过程中,对于密封圈变形量的良好控制起着关键的作用,非常重要。为了更好地满足控制的需要,提高密封圈变形量的控制精度,所以建立密封圈变形量测量模型,对提供筒体拧紧质量有很大的帮助。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,该方法利用记录在数据库中的筒体拧紧过程的历史扭矩和转角值,并对所记录的数据进行预处理以及归一化处理,在对数据处理完成后,求取扭矩—转角的一阶和二阶导数,根据所处理后的数据,分析密封圈拧紧过程零点的特征,建立零点的判别函数,并根据历史数据进行机器训练和学习,确定出其判别函数的参数;在确定零点的基础上,根据扭矩和转角值以及相关参数,从而确定出密封圈压缩量的检测模型。密封圈压缩量的准确计算为筒体的可靠控制提供了依据。为达到上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,该方法包括以下步骤:1)记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据;2)对所记录的转角值和扭矩值进行滤波等数据处理,并将处理后的数据转换为扭矩-转角关系图;3)对转换后的不同筒体类型的扭矩-转角关系图进行进一步的数据归一化处理;4)求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数;5)分析筒体拧紧过程中密封圈压缩过程的零点特征,建立零点的判别函数,并根据扭矩-转角关系以及所计算的扭矩与转角关系的一阶和二阶导数值进行机器训练和学习,确定出零点的判别函数;6)在确定零点判别函数的基础上,根据扭矩值和转角值以及相关参数,建立出密封圈压缩量的检测模型。进一步,在步骤1)中,所述的记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据的方法为:利用数据库记录方法对筒体拧紧运行整体过程的转角值A和扭矩值T进行实时和同步记录,并将其数据进行分别存储,同时对运行过程中的其他参数也进行记录和存储,包括该类型筒体的直径R、拧紧最大承受扭矩Tmax。进一步,在步骤2)中,所述的对所记录的转角值和扭矩值进行滤波等数据处理的方法为:将存储的有效扭矩值和转角值按照下式进行滤波处理: T n ′ = 0.25 * T n - 2 + 0.5 * T n - 1 + T n + 0.5 * T n + 1 + 0.25 * T n + 2 2.5 ]]> A n ′ = 0.25 * A n - 2 + 0.5 * A n - 1 + A n + 0.5 * A n + 1 + 0.25 * A n + 2 2.5 ]]>其中:T′n和A′n为进行滤波处理后的扭矩值和转角值;Tn和An为数据库所记录的有效的扭矩值和转角值;n为数据库所记录的扭矩和转角有效值的序号。进一步,在步骤2)中,所述的将处理后的数据转换为扭矩-转角关系图的方法为:将滤波处理后的扭矩值T′n和转角值A′n按照转角值取整的原则,和转角值A′n的变化率为1的要求,对扭矩值T′n和转角值A′n进行归类和筛选,转换为扭矩-转角的关系图。进一步,在步骤3)中,所述的对转换后的不同筒体类型的扭矩-转角关系图进行进一步的数据归一化处理的方法为:将处理后的扭矩-转角曲线图进行整体变换,使变换后的曲线图坐落于同一坐标之下,且拧紧结束扭矩值范围大致相同,其变换函数为: k = T s e t T max ]]>其中:Tset为转换后标准曲线目标扭矩值;Tmax为筒体拧紧最大承受扭矩或为目标扭矩;k为标准曲线目标扭矩Tset与该类型筒体目标扭矩Tmax的比值;a为常数;则可将拧紧扭矩归一化函数确定为:其中:Y为进行归一化处理后的扭矩值。进一步,步骤4)所述的求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数的方法为:对归一化后的扭矩值数据利用差分公式求导来求得扭矩-转角的一阶和二阶导数,如下式所示: Y · n 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:1)记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据;2)对所记录的转角值和扭矩值进行滤波等数据处理,并将处理后的数据转换为扭矩‑转角关系图;3)对转换后的不同筒体类型的扭矩‑转角关系图进行进一步的数据归一化处理;4)求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数;5)分析筒体拧紧过程中密封圈压缩过程的零点特征,建立零点的判别函数,并根据扭矩‑转角关系以及所计算的扭矩与转角关系的一阶和二阶导数值进行机器训练和学习,确定出零点的判别函数;6)在确定零点判别函数的基础上,根据扭矩值和转角值以及相关参数,建立出密封圈压缩量的检测模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:1)记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据;2)对所记录的转角值和扭矩值进行滤波等数据处理,并将处理后的数据转换为扭矩-转角关系图;3)对转换后的不同筒体类型的扭矩-转角关系图进行进一步的数据归一化处理;4)求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数;5)分析筒体拧紧过程中密封圈压缩过程的零点特征,建立零点的判别函数,并根据扭矩-转角关系以及所计算的扭矩与转角关系的一阶和二阶导数值进行机器训练和学习,确定出零点的判别函数;6)在确定零点判别函数的基础上,根据扭矩值和转角值以及相关参数,建立出密封圈压缩量的检测模型。2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:在步骤1)中,所述的记录筒体拧紧过程的历史转角值和扭矩值,以及运行过程的相关参数和数据的方法为:利用数据库记录方法对筒体拧紧运行整体过程的转角值A和扭矩值T进行实时和同步记录,并将其数据进行分别存储,同时对运行过程中的其他参数也进行记录和存储,包括该类型筒体的直径R、拧紧最大承受扭矩Tmax。3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:在步骤2)中,所述的对所记录的转角值和扭矩值进行滤波等数据处理的方法为:将存储的有效扭矩值和转角值按照下式进行滤波处理: T n ′ = 0.25 * T n - 2 + 0.5 * T n - 1 + T n + 0.5 * T n + 1 + 0.25 * T n + 2 2.5 ]]> A n ′ = 0.25 * A n - 2 + 0.5 * A n - 1 + A n + 0.5 * A n + 1 + 0.25 * A n + 2 2.5 ]]>其中:T′n和A'n为进行滤波处理后的扭矩值和转角值;Tn和An为数据库所记录的有效的扭矩值和转角值;n为数据库所记录的扭矩和转角有效值的序号。4.根据权利要求3所述的一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:在步骤2)中,所述的将处理后的数据转换为扭矩-转角关系图的方法为:将滤波处理后的扭矩值T′n和转角值A'n按照转角值取整的原则,和转角值A'n的变化率为1的要求,对扭矩值T′n和转角值A'n进行归类和筛选,转换为扭矩-转角的关系图。5.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:在步骤3)中,所述的对转换后的不同筒体类型的扭矩-转角关系图进行进一步的数据归一化处理的方法为:将处理后的扭矩-转角曲线图进行整体变换,使变换后的曲线图坐落于同一坐标之下,且拧紧结束扭矩值范围大致相同,其变换函数为: k = T s e t T max ]]>其中:Tset为转换后标准曲线目标扭矩值;Tmax为筒体拧紧最大承受扭矩或为目标扭矩;k为标准曲线目标扭矩Tset与该类型筒体目标扭矩Tmax的比值;a为常数;则可将拧紧扭矩归一化函数确定为:其中:Y为进行归一化处理后的扭矩值。6.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的密封圈压缩量检测模型的建立方法,其特征在于:步骤4)所述的求取进行归一化处理后扭矩与转角关系的一阶和二阶导数的方法为:对归一化后的扭矩值数据利用差分公式求导来求得扭矩-转角的一阶和二阶导数,如下式所示: Y · n = Y n - Y n - 1 A n ′ - A n - 1 ′ ]]> Y ·· n = ...

【专利技术属性】
技术研发人员:林景栋林湛丁周科张婷黄锦林黄立黄立沛
申请(专利权)人:重庆大学
类型:发明
国别省市:重庆;50

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